SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF xhs-analytics

Инструмент анализа данных Xiaohongshu. Используется для сбора данных заметок, анализа популярности, отслеживания конкурентов, генерации отчетов. Активируется, когда пользователь упоминает: 小红书, xiaohongshu, анализ заметок, данные блогеров, отслеживание популярности, анализ конкурентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«小红书数据分析工具。用于采集笔记数据、分析热度、追踪竞品、生成报告。 Activate when user mentions: 小红书, x…»

小红书数据分析工具。用于采集笔记数据、分析热度、追踪竞品、生成报告。 Activate when user mentions: 小红书, xiaohongshu, 笔记分析, 博主数据, 热度追踪, 竞品分析

ClawHub Agent Skills автор: legou20221023 v1.0.0 8 файлов · 1 скрипт тело ≈ 535 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Инструмент анализа данных Xiaohongshu.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/api_client.py

СправочникДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/api_client.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/api_client.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/api_client.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/api_client.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 535 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 104: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a user-invoked Xiaohongshu analytics demo skill with no destructive or hidden behavior, but its outputs are sample data and credentials should be handled carefully.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.